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💻.python中 `apply()` 函数的用法 🌟
导读 在 Python 的 Pandas 库中，`apply()` 是一个非常强大的工具，能够对 DataFrame 或 Series 中的数据进行灵活操作。简单来说，它允...
在 Python 的 Pandas 库中，`apply()` 是一个非常强大的工具，能够对 DataFrame 或 Series 中的数据进行灵活操作。简单来说，它允许你将自定义函数应用到数据的每一行或每一列上。
🔍 基本用法：
假设我们有一个 DataFrame，使用 `apply(func, axis)` 来执行操作。当 `axis=0` 时，函数会对列进行操作；当 `axis=1` 时，则是对行操作。
💬 示例代码：
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
对列求和
result = df.apply(sum, axis=0)
print(result) 输出：A6, B15
```
此外，`apply()` 支持匿名函数（lambda）和内置函数，非常适合处理复杂逻辑。例如：
```python
df['C'] = df.apply(lambda row: row['A'] + row['B'], axis=1)
```
💡 小提示：虽然 `apply()` 灵活，但它的性能可能不如向量化操作。因此，在处理大数据集时，尽量选择更高效的方案哦！💪
掌握 `apply()`，数据分析更轻松！🚀
